Utiliser KubernetesPodOperator

Cloud Composer 3 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 1

Cette page explique comment utiliser KubernetesPodOperator pour déployer des pods Kubernetes à partir de Cloud Composer dans le cluster Google Kubernetes Engine appartenant à votre environnement Cloud Composer.

KubernetesPodOperator lance les pods Kubernetes dans le cluster de votre environnement. Les opérateurs Google Kubernetes Engine, quant à eux, exécutent des pods Kubernetes dans un cluster spécifié, qui peut être un cluster distinct et non lié à votre environnement. Vous pouvez également créer et supprimer des clusters à l'aide d'opérateurs Google Kubernetes Engine.

KubernetesPodOperator est une bonne option si vous avez besoin:

• de dépendances Python personnalisées qui ne sont pas disponibles via le dépôt PyPI public ;
• de dépendances binaires qui ne sont pas disponibles dans l'image de nœud de calcul Cloud Composer issue de la banque d'images.

Remarque: Pour obtenir plus d'informations sur l'installation de packages hébergés dans un dépôt de packages privé ou pour connaître d'autres moyens de gérer les dépendances, consultez la section Installer des dépendances Python.

Avant de commencer

• Si la version 5.0.0 du fournisseur Kubernetes CNCF est utilisée, suivez les instructions de la section sur le fournisseur Kubernetes CNCF.

• La configuration de l'affinité de pod n'est pas disponible dans Cloud Composer 2. Si vous souhaitez utiliser l'affinité de pod, utilisez plutôt les opérateurs GKE pour lancer les pods dans un autre cluster.

À propos de KubernetesPodOperator dans Cloud Composer 2

Cette section décrit le fonctionnement de KubernetesPodOperator dans Cloud Composer 2.

Utilisation des ressources

Dans Cloud Composer 2, le cluster de votre environnement évolue automatiquement. Les charges de travail supplémentaires que vous exécutez à l'aide de KubernetesPodOperator évoluent indépendamment de votre environnement.

Votre environnement n'est pas affecté par l'augmentation de la demande de ressources, mais son cluster peut évoluer à la hausse en fonction de la demande de ressources.

La tarification des charges de travail supplémentaires que vous exécutez dans le cluster de votre environnement suit le modèle de tarification de Cloud Composer 2 et utilise les codes SKU Cloud Composer Compute.

Cloud Composer 2 utilise des clusters Autopilot qui introduisent la notion de classes de calcul:

• Cloud Composer n'est compatible qu'avec la classe de calcul general-purpose.

• Par défaut, si aucune classe n'est sélectionnée, la classe general-purpose est supposée lorsque vous créez des pods à l'aide de KubernetesPodOperator.

• Chaque classe est associée à des propriétés et des limites de ressources spécifiques. Pour en savoir plus, consultez la documentation Autopilot. Par exemple, les pods exécutés dans la classe general-purpose peuvent utiliser jusqu'à 110 Go de mémoire.

Accès aux ressources du projet

Cloud Composer 2 utilise des clusters GKE avec la fédération d'identité de charge de travail pour GKE. Les pods exécutés dans l'espace de noms composer-user-workloads peuvent accéder aux ressources Google Cloud de votre projet sans configuration supplémentaire. Le compte de service de votre environnement est utilisé pour accéder à ces ressources.

Si vous souhaitez utiliser un espace de noms personnalisé, les comptes de service Kubernetes associés à cet espace de noms doivent être mappés à des comptes de service Google Cloud pour activer l'autorisation d'identité de service pour les requêtes envoyées aux API Google et à d'autres services. Si vous exécutez des pods dans un espace de noms personnalisé dans le cluster de votre environnement, les liaisons IAM entre Kubernetes et les comptes de serviceGoogle Cloud ne sont pas créées, et ces pods ne peuvent pas accéder aux ressources de votre projet Google Cloud .

Si vous utilisez un espace de noms personnalisé et que vous souhaitez que vos pods aient accès aux ressourcesGoogle Cloud , suivez les instructions de la section "Workload Identity Federation for GKE" (Fédération d'identité de charge de travail pour GKE) et configurez les liaisons pour un espace de noms personnalisé :

1. Créez un espace de noms distinct dans le cluster de votre environnement.
2. Créez une liaison entre le compte de service Kubernetes de l'espace de noms personnalisé et le compte de service de votre environnement.
3. Ajoutez l'annotation de compte de service de votre environnement au compte de service Kubernetes.
4. Lorsque vous utilisez KubernetesPodOperator, spécifiez l'espace de noms et le compte de service Kubernetes dans les paramètres namespace et service_account_name.

Remarque :Le serveur de métadonnées GKE met quelques secondes pour commencer à accepter les requêtes sur un pod créé récemment. Par conséquent, les tentatives d'authentification à l'aide de la fédération d'identité de charge de travail pour GKE dans les premières secondes de la vie d'un pod peuvent échouer. Une nouvelle tentative d'appel permet de résoudre le problème. Pour en savoir plus sur cette limitation, consultez la section Restrictions de la fédération d'identité de charge de travail pour GKE.

Configuration minimale

Pour créer un KubernetesPodOperator, seuls les paramètres name, image à utiliser et task_id du pod sont obligatoires. /home/airflow/composer_kube_config contient les identifiants permettant de s'authentifier auprès de GKE.

kubernetes_min_pod = KubernetesPodOperator(
    # The ID specified for the task.
    task_id="pod-ex-minimum",
    # Name of task you want to run, used to generate Pod ID.
    name="pod-ex-minimum",
    # Entrypoint of the container, if not specified the Docker container's
    # entrypoint is used. The cmds parameter is templated.
    cmds=["echo"],
    # The namespace to run within Kubernetes. In Composer 2 environments
    # after December 2022, the default namespace is
    # `composer-user-workloads`. Always use the
    # `composer-user-workloads` namespace with Composer 3.
    namespace="composer-user-workloads",
    # Docker image specified. Defaults to hub.docker.com, but any fully
    # qualified URLs will point to a custom repository. Supports private
    # gcr.io images if the Composer Environment is under the same
    # project-id as the gcr.io images and the service account that Composer
    # uses has permission to access the Google Container Registry
    # (the default service account has permission)
    image="gcr.io/gcp-runtimes/ubuntu_20_0_4",
    # Specifies path to kubernetes config. The config_file is templated.
    config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
    # Identifier of connection that should be used
    kubernetes_conn_id="kubernetes_default",
)

Configuration supplémentaire

Cet exemple présente des paramètres supplémentaires que vous pouvez configurer dans KubernetesPodOperator.

Pour en savoir plus, consultez les ressources suivantes:

• Pour en savoir plus sur l'utilisation des secrets et des ConfigMaps Kubernetes, consultez Utiliser des secrets et des ConfigMaps Kubernetes.

• Pour en savoir plus sur l'utilisation des modèles Jinja avec KubernetesPodOperator, consultez la section Utiliser des modèles Jinja.

• Pour en savoir plus sur les paramètres KubernetesPodOperator, consultez la documentation de référence de l'opérateur dans la documentation Airflow.

kubernetes_full_pod = KubernetesPodOperator(
    task_id="ex-all-configs",
    name="pi",
    namespace="composer-user-workloads",
    image="perl:5.34.0",
    # Entrypoint of the container, if not specified the Docker container's
    # entrypoint is used. The cmds parameter is templated.
    cmds=["perl"],
    # Arguments to the entrypoint. The Docker image's CMD is used if this
    # is not provided. The arguments parameter is templated.
    arguments=["-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"],
    # The secrets to pass to Pod, the Pod will fail to create if the
    # secrets you specify in a Secret object do not exist in Kubernetes.
    secrets=[],
    # Labels to apply to the Pod.
    labels={"pod-label": "label-name"},
    # Timeout to start up the Pod, default is 600.
    startup_timeout_seconds=600,
    # The environment variables to be initialized in the container.
    # The env_vars parameter is templated.
    env_vars={"EXAMPLE_VAR": "/example/value"},
    # If true, logs stdout output of container. Defaults to True.
    get_logs=True,
    # Determines when to pull a fresh image, if 'IfNotPresent' will cause
    # the Kubelet to skip pulling an image if it already exists. If you
    # want to always pull a new image, set it to 'Always'.
    image_pull_policy="Always",
    # Annotations are non-identifying metadata you can attach to the Pod.
    # Can be a large range of data, and can include characters that are not
    # permitted by labels.
    annotations={"key1": "value1"},
    # Optional resource specifications for Pod, this will allow you to
    # set both cpu and memory limits and requirements.
    # Prior to Airflow 2.3 and the cncf providers package 5.0.0
    # resources were passed as a dictionary. This change was made in
    # https://github.com/apache/airflow/pull/27197
    # Additionally, "memory" and "cpu" were previously named
    # "limit_memory" and "limit_cpu"
    # resources={'limit_memory': "250M", 'limit_cpu': "100m"},
    container_resources=k8s_models.V1ResourceRequirements(
        requests={"cpu": "1000m", "memory": "10G", "ephemeral-storage": "10G"},
        limits={"cpu": "1000m", "memory": "10G", "ephemeral-storage": "10G"},
    ),
    # Specifies path to kubernetes config. The config_file is templated.
    config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
    # If true, the content of /airflow/xcom/return.json from container will
    # also be pushed to an XCom when the container ends.
    do_xcom_push=False,
    # List of Volume objects to pass to the Pod.
    volumes=[],
    # List of VolumeMount objects to pass to the Pod.
    volume_mounts=[],
    # Identifier of connection that should be used
    kubernetes_conn_id="kubernetes_default",
    # Affinity determines which nodes the Pod can run on based on the
    # config. For more information see:
    # https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/assign-pod-node/
    # Pod affinity with the KubernetesPodOperator
    # is not supported with Composer 2
    # instead, create a cluster and use the GKEStartPodOperator
    # https://cloud.google.com/composer/docs/using-gke-operator
    affinity={},
)

Utiliser des modèles Jinja

Airflow est compatible avec les modèles Jinja dans les DAG.

Vous devez déclarer les paramètres Airflow requis (task_id, name et image) avec l'opérateur. Comme le montre l'exemple suivant, vous pouvez modéliser tous les autres paramètres avec Jinja, y compris cmds, arguments, env_vars et config_file.

Le paramètre env_vars de l'exemple est défini à partir d'une variable Airflow nommée my_value. L'exemple de DAG obtient sa valeur à partir de la variable de modèle vars dans Airflow. Airflow dispose de plus de variables qui permettent d'accéder à différents types d'informations. Par exemple, vous pouvez utiliser la variable de modèle conf pour accéder aux valeurs des options de configuration d'Airflow. Pour en savoir plus et obtenir la liste des variables disponibles dans Airflow, consultez la documentation de référence sur les modèles dans la documentation Airflow.

Sans modifier le DAG ni créer la variable env_vars, la tâche ex-kube-templates de l'exemple échoue, car la variable n'existe pas. Créez cette variable dans l'interface utilisateur d'Airflow ou avec Google Cloud CLI:

Interface utilisateur d'Airflow

1. Accédez à l'interface utilisateur d'Airflow.

2. Dans la barre d'outils, sélectionnez Administration > Variables.

3. Sur la page List Variable (Variable de liste), cliquez sur Add a new record (Ajouter un enregistrement).

4. Sur la page Add Variable (Ajouter une variable), saisissez les informations suivantes :

   • Key (Clé) : my_value
   • Val (Valeur) : example_value

5. Cliquez sur Enregistrer.

gcloud

Saisissez la commande suivante :

gcloud composer environments run ENVIRONMENT \
    --location LOCATION \
    variables set -- \
    my_value example_value

Remplacez :

• ENVIRONMENT par le nom de l'environnement.
• LOCATION par la région où se trouve l'environnement.

L'exemple suivant montre comment utiliser des modèles Jinja avec KubernetesPodOperator:

kubernetes_template_ex = KubernetesPodOperator(
    task_id="ex-kube-templates",
    name="ex-kube-templates",
    namespace="composer-user-workloads",
    image="bash",
    # All parameters below can be templated with Jinja. For more information
    # and the list of variables available in Airflow, see
    # the Airflow templates reference:
    # https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/templates-ref.html
    # Entrypoint of the container, if not specified the Docker container's
    # entrypoint is used. The cmds parameter is templated.
    cmds=["echo"],
    # DS in Jinja is the execution date as YYYY-MM-DD, this Docker image
    # will echo the execution date. Arguments to the entrypoint. The Docker
    # image's CMD is used if this is not provided. The arguments parameter
    # is templated.
    arguments=["{{ ds }}"],
    # The var template variable allows you to access variables defined in
    # Airflow UI. In this case we are getting the value of my_value and
    # setting the environment variable `MY_VALUE`. The pod will fail if
    # `my_value` is not set in the Airflow UI. The env_vars parameter
    # is templated.
    env_vars={"MY_VALUE": "{{ var.value.my_value }}"},
    # Specifies path to Kubernetes config. The config_file is templated.
    config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
    # Identifier of connection that should be used
    kubernetes_conn_id="kubernetes_default",
)

Utiliser les secrets et les ConfigMaps Kubernetes

Un secret Kubernetes est un objet qui contient des données sensibles. Un ConfigMap Kubernetes est un objet qui contient des données non confidentielles sous forme de paires clé-valeur.

Dans Cloud Composer 2, vous pouvez créer des secrets et des ConfigMaps à l'aide de la Google Cloud CLI, de l'API ou de Terraform, puis y accéder depuis KubernetesPodOperator.

À propos des fichiers de configuration YAML

Lorsque vous créez un secret Kubernetes ou un ConfigMap à l'aide de la Google Cloud CLI et de l'API, vous fournissez un fichier au format YAML. Ce fichier doit respecter le même format que celui utilisé par les secrets et les ConfigMaps Kubernetes. La documentation Kubernetes fournit de nombreux exemples de code de ConfigMaps et de secrets. Pour commencer, consultez les pages Distribuer des identifiants de manière sécurisée à l'aide de secrets et ConfigMaps.

Comme dans les secrets Kubernetes, utilisez la représentation base64 lorsque vous définissez des valeurs dans Secrets.

Attention :Les valeurs encodées en base64 ne sont pas chiffrées, mais seulement masquées. Il est possible de restaurer la valeur d'origine à partir de sa représentation en base64.

Pour encoder une valeur, vous pouvez utiliser la commande suivante (il s'agit de l'une des nombreuses façons d'obtenir une valeur encodée en base64):

echo "postgresql+psycopg2://root:example-password@127.0.0.1:3306/example-db" -n | base64

Sortie :

cG9zdGdyZXNxbCtwc3ljb3BnMjovL3Jvb3Q6ZXhhbXBsZS1wYXNzd29yZEAxMjcuMC4wLjE6MzMwNi9leGFtcGxlLWRiIC1uCg==

Les deux exemples de fichiers YAML suivants sont utilisés dans des exemples plus loin dans ce guide. Exemple de fichier de configuration YAML pour un secret Kubernetes:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: airflow-secrets
data:
  sql_alchemy_conn: cG9zdGdyZXNxbCtwc3ljb3BnMjovL3Jvb3Q6ZXhhbXBsZS1wYXNzd29yZEAxMjcuMC4wLjE6MzMwNi9leGFtcGxlLWRiIC1uCg==

Autre exemple montrant comment inclure des fichiers. Comme dans l'exemple précédent, commencez par encoder le contenu d'un fichier (cat ./key.json | base64), puis fournissez cette valeur dans le fichier YAML:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: service-account
data:
  service-account.json: |
    ewogICJ0eXBl...mdzZXJ2aWNlYWNjb3VudC5jb20iCn0K

Exemple de fichier de configuration YAML pour un ConfigMap. Vous n'avez pas besoin d'utiliser la représentation base64 dans les ConfigMaps:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: example-configmap
data:
  example_key: example_value

Gérer les secrets Kubernetes

Dans Cloud Composer 2, vous créez des secrets à l'aide de Google Cloud CLI et de kubectl:

1. Obtenez des informations sur le cluster de votre environnement:

   1. Exécutez la commande suivante :

      gcloud composer environments describe ENVIRONMENT \
          --location LOCATION \
          --format="value(config.gkeCluster)"
      

      Remplacez :

      • ENVIRONMENT par le nom de votre environnement.
      • LOCATION par la région où se trouve l'environnement Cloud Composer.

      Le résultat de cette commande utilise le format suivant : projects/<your-project-id>/locations/<location-of-composer-env>/clusters/<your-cluster-id>.

   2. Pour obtenir l'ID du cluster GKE, copiez le résultat après /clusters/ (se termine par -gke).

2. Connectez-vous à votre cluster GKE avec la commande suivante:

   gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_ID \
     --project PROJECT \
     --region LOCATION
   

   Remplacez les éléments suivants :

   • CLUSTER_ID: ID de cluster de l'environnement.
   • PROJECT_ID: ID du projet.
   • LOCATION: région où se trouve l'environnement.

3. Créez des secrets Kubernetes:

   Remarque :Consultez Gérer des secrets à l'aide de kubectl pour connaître les commandes permettant de modifier et de supprimer des secrets.

   Les commandes suivantes illustrent deux approches différentes pour créer des secrets Kubernetes. L'approche --from-literal utilise des paires clé/valeur. L'approche --from-file utilise le contenu des fichiers.

   • Pour créer un secret Kubernetes en fournissant des paires clé-valeur, exécutez la commande suivante. Cet exemple crée un secret nommé airflow-secrets qui comporte un champ sql_alchemy_conn avec la valeur test_value.

     kubectl create secret generic airflow-secrets \
       --from-literal sql_alchemy_conn=test_value -n composer-user-workloads
     

   • Pour créer un secret Kubernetes en fournissant le contenu du fichier, exécutez la commande suivante. Cet exemple crée un secret nommé service-account qui comporte le champ service-account.json avec la valeur extraite du contenu d'un fichier ./key.json local.

     kubectl create secret generic service-account \
       --from-file service-account.json=./key.json -n composer-user-workloads
     

Utiliser des secrets Kubernetes dans vos DAG

Cet exemple présente deux façons d'utiliser les secrets Kubernetes: en tant que variable d'environnement et en tant que volume installé par le pod.

Le premier secret, airflow-secrets, est défini sur une variable d'environnement Kubernetes nommée SQL_CONN (par opposition à une variable d'environnement Airflow ou Cloud Composer).

Le second secret, service-account, installe service-account.json, un fichier contenant un jeton de compte de service, dans /var/secrets/google.

Voici à quoi ressemblent les objets Secret:

secret_env = Secret(
    # Expose the secret as environment variable.
    deploy_type="env",
    # The name of the environment variable, since deploy_type is `env` rather
    # than `volume`.
    deploy_target="SQL_CONN",
    # Name of the Kubernetes Secret
    secret="airflow-secrets",
    # Key of a secret stored in this Secret object
    key="sql_alchemy_conn",
)
secret_volume = Secret(
    deploy_type="volume",
    # Path where we mount the secret as volume
    deploy_target="/var/secrets/google",
    # Name of Kubernetes Secret
    secret="service-account",
    # Key in the form of service account file name
    key="service-account.json",
)

Le nom du premier secret Kubernetes est défini dans la variable secret_env. Ce secret est nommé airflow-secrets. Le paramètre deploy_type spécifie qu'il doit être exposé en tant que variable d'environnement. Le nom de la variable d'environnement est SQL_CONN, comme spécifié dans le paramètre deploy_target. Enfin, la valeur de la variable d'environnement SQL_CONN est définie sur la valeur de la clé sql_alchemy_conn.

Le nom du second secret Kubernetes est défini dans la variable secret_volume. Ce secret est nommé service-account. Il est exposé en tant que volume, comme spécifié dans le paramètre deploy_type. Le chemin d'accès au fichier à installer, deploy_target, est /var/secrets/google. Enfin, la clé (key) du secret stocké dans deploy_target est service-account.json.

Voici à quoi ressemble la configuration de l'opérateur :

kubernetes_secret_vars_ex = KubernetesPodOperator(
    task_id="ex-kube-secrets",
    name="ex-kube-secrets",
    namespace="composer-user-workloads",
    image="gcr.io/gcp-runtimes/ubuntu_20_0_4",
    startup_timeout_seconds=300,
    # The secrets to pass to Pod, the Pod will fail to create if the
    # secrets you specify in a Secret object do not exist in Kubernetes.
    secrets=[secret_env, secret_volume],
    # Entrypoint of the container, if not specified the Docker container's
    # entrypoint is used. The cmds parameter is templated.
    cmds=["echo"],
    # env_vars allows you to specify environment variables for your
    # container to use. The env_vars parameter is templated.
    env_vars={
        "EXAMPLE_VAR": "/example/value",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/var/secrets/google/service-account.json",
    },
    # Specifies path to kubernetes config. The config_file is templated.
    config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
    # Identifier of connection that should be used
    kubernetes_conn_id="kubernetes_default",
)

Informations sur le fournisseur Kubernetes CNCF

KubernetesPodOperator est implémenté dans le fournisseur apache-airflow-providers-cncf-kubernetes.

Pour obtenir des notes de version détaillées sur le fournisseur Kubernetes CNCF, consultez le site Web du fournisseur Kubernetes CNCF.

Version 6.0.0

Dans la version 6.0.0 du package du fournisseur Kubernetes CNCF, la connexion kubernetes_default est utilisée par défaut dans KubernetesPodOperator.

Si vous avez spécifié une connexion personnalisée dans la version 5.0.0, cette connexion personnalisée est toujours utilisée par l'opérateur. Pour revenir à la connexion kubernetes_default, vous pouvez ajuster vos DAG en conséquence.

Version 5.0.0

Cette version introduit quelques modifications non rétrocompatibles par rapport à la version 4.4.0. Les plus importantes concernent la connexion kubernetes_default, qui n'est pas utilisée dans la version 5.0.0.

Important :Des ajustements dans les DAG utilisant KubernetesPodOperator sont nécessaires si vous passez d'une version de Cloud Composer qui utilise la version 4.4.0 ou antérieure du fournisseur à une version de Cloud Composer qui utilise la version 5.0.0.

• La connexion kubernetes_default doit être modifiée. Le chemin d'accès à la configuration Kubernetes doit être défini sur /home/airflow/composer_kube_config (comme illustré dans la figure suivante). Vous pouvez également ajouter config_file à la configuration KubernetesPodOperator (comme indiqué dans l'exemple de code suivant).

Figure 1. Interface utilisateur d'Airflow, modification de la connexion kubernetes_default (cliquez pour agrandir)

• Modifiez le code d'une tâche à l'aide de KubernetesPodOperator comme suit:

KubernetesPodOperator(
  # config_file parameter - can be skipped if connection contains this setting
  config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
  # definition of connection to be used by the operator
  kubernetes_conn_id='kubernetes_default',
  ...
)

Pour en savoir plus sur la version 5.0.0, consultez les notes de version du fournisseur Kubernetes CNCF.

Dépannage

Cette section fournit des conseils pour résoudre les problèmes courants liés à KubernetesPodOperator:

Afficher les journaux

Pour résoudre les problèmes, vous pouvez consulter les journaux dans l'ordre suivant:

1. Journaux de tâches Airflow:

   1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Environnements.

      Accéder à la page Environnements

   2. Dans la liste des environnements, cliquez sur le nom de votre environnement. La page Détails de l'environnement s'ouvre.

   3. Accédez à l'onglet DAG.

   4. Cliquez sur le nom du DAG, puis sur l'exécution du DAG pour afficher les détails et les journaux.

2. Journaux du programmeur Airflow:

   1. Accédez à la page Détails de l'environnement.

   2. Accédez à l'onglet Journaux.

   3. Inspectez les journaux du planificateur Airflow.

3. Journaux des pods dans la console Google Cloud, sous les charges de travail GKE. Ces journaux incluent le fichier YAML de définition des pods, les événements des pods et les détails des pods.

Codes de retour non nuls

Lorsque vous utilisez KubernetesPodOperator (et GKEStartPodOperator), le code de retour du point d'entrée du conteneur détermine si la tâche est considérée comme réussie ou non. Les codes de retour non nuls indiquent un échec.

Un schéma courant consiste à exécuter un script shell comme point d'entrée du conteneur pour regrouper plusieurs opérations dans le conteneur.

Si vous écrivez un script de ce type, nous vous recommandons d'inclure la commande set -e en haut du script afin que les commandes ayant échoué dans le script arrêtent le script et propagent l'échec à l'instance de tâche Airflow.

Délais d'inactivité des pods

Le délai d'inactivité par défaut de KubernetesPodOperator est de 120 secondes, ce qui signifie que ce délai peut être dépassé avant que des images volumineuses ne puissent être téléchargées. Vous pouvez augmenter le délai d'inactivité en modifiant le paramètre startup_timeout_seconds lorsque vous créez KubernetesPodOperator.

Lorsqu'un pod expire, le journal spécifique à la tâche est disponible dans l'interface utilisateur d'Airflow. Exemple :

Executing <Task(KubernetesPodOperator): ex-all-configs> on 2018-07-23 19:06:58.133811
Running: ['bash', '-c', u'airflow run kubernetes-pod-example ex-all-configs 2018-07-23T19:06:58.133811 --job_id 726 --raw -sd DAGS_FOLDER/kubernetes_pod_operator_sample.py']
Event: pod-name-9a8e9d06 had an event of type Pending
...
...
Event: pod-name-9a8e9d06 had an event of type Pending
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/airflow", line 27, in <module>
    args.func(args)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/airflow/bin/cli.py", line 392, in run
    pool=args.pool,
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/airflow/utils/db.py", line 50, in wrapper
    result = func(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/airflow/models.py", line 1492, in _run_raw_task
    result = task_copy.execute(context=context)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/airflow/contrib/operators/kubernetes_pod_operator.py", line 123, in execute
    raise AirflowException('Pod Launching failed: {error}'.format(error=ex))
airflow.exceptions.AirflowException: Pod Launching failed: Pod took too long to start

Un dépassement du délai d'inactivité d'un pod peut également se produire lorsque le compte de service Cloud Composer ne dispose pas des autorisations IAM nécessaires pour effectuer la tâche en question. Pour vérifier cela, examinez les erreurs au niveau du pod à l'aide des tableaux de bord GKE, afin de consulter les journaux de votre charge de travail en question, ou utilisez Cloud Logging.

Échec de l'établissement d'une nouvelle connexion

La mise à niveau automatique est activée par défaut dans les clusters GKE. Si un pool de nœuds se trouve dans un cluster en cours de mise à niveau, le message d'erreur suivant peut s'afficher :

<Task(KubernetesPodOperator): gke-upgrade> Failed to establish a new
connection: [Errno 111] Connection refused

Pour vérifier si votre cluster effectue une mise à niveau, accédez à la page Clusters Kubernetes dans la console Google Cloud, puis recherchez l'icône de chargement à côté du nom du cluster de votre environnement.

Étape suivante

• Utiliser les opérateurs GKE
• Principes de base de Kubernetes